kaiyun官方注册
您所在的位置: 首页> 通信与网络> 设计应用> LANDMARC定位算法中参考标签的组成结构分析与改进
LANDMARC定位算法中参考标签的组成结构分析与改进
2015年电子技术应用第9期
何 毅,黄 俊,邹传云,何 军
(西南科技大学 信息工程学院,四川 绵阳621010)
摘要:由于LANDMARC定位算法中邻近标签有1/3的概率是以三角形的方式呈现,在此基础上可以将LANDMARC算法中参考标签的摆放方式由矩形改为三角形。通过仿真比较两个模型的定位结果可知,三角形摆放方式的定位精度有一定的提升,更重要的是三角形摆放方式需要的参考标签数量少,具有降低成本、减少信号干扰、增强定位系统稳定性的优势。
中图分类号:TN911.6;TP391
文献标识码:A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2015.09.028

中文引用格式:何毅,黄俊,邹传云,等. LANDMARC定位算法中参考标签的组成结构分析与改进[J].电子技术应用,2015,41(9):103-105,109.
英文引用格式:He Yi,Huang Jun,Zou Chuanyun,et al. Analysis and improvement of the composition of reference tags in LANDMARC location algorithm[J].Application of Electronic Technique,2015,41(9):103-105,109.
Analysis and improvement of the composition of reference tags in LANDMARC location algorithm
He Yi,Huang Jun,Zou Chuanyun,He Jun
Information Engineering School,South-West University of Technology and Science, Mianyang 621010, China
Abstract:It is found out that approximately one third of the chosen adjacent tags actually appear in triangles in the LANDMARC localization algorithm. Accordingly, the form of reference tags can be changed from rectangle to triangles in LANDMARC algorithm. The simulation comparison shows that triangle form of reference tags will improve the localization accuracy. It is more important that triangle form of reference tags will requires less tags, reduce cost, decrease signal interference, and enhance the stability of localization system.
Key words :reference tags;triangle;rectangle;placed;LANDMARC

0 引言

  无源射频识别技术(Radio Frequency Identification)的发展,使室内无线定位深受关注。LANDMARC室内定位系统以其成本低、效率高、定位精度较高而得到了一定的发展[1-3]。LANDMARC算法采用参考标签来定位未知标签[4-5],参考标签摆放方式是矩形形式。

1 LANDMARC算法模型分析

  1.1 矩形参考标签模型分析

  就矩形参考标签模型来分析,当在选择邻近标签时是如何构成三角形的,模型示意图如图1所示。

  图1中点p(0.1,0.1)是待测标签,而A-H均为参考标签。点p的邻近标签是O、A、B、C、E,当选择邻近标签为4个的时候会构成三角形ABE。

001.jpg

  由图1坐标可知,AB=2,OA=1.5,点p的坐标是(0.1,0.1),则通过距离公式可知各点与p点的距离。

  比较OP、AP、BP、CP、EP这5条线段的长度,CP是这5条线段中最长的,所以C点不可能是邻近标签,邻近标签K=4时(表示的是邻近标签的个数),邻近标签组成的形状是三角形。

 1.2 概率分析与计算

  当点p在正方形AOBC的左下方的1/4区域时,从图1中可以很清晰的看出O点肯定是距离p最近的点,由此可知当K=4时只需要确定三个邻近标签。先研究PA、PC、PE,设OA=b,AB=a,且a≥b≥0。

  连接EC两点,做EC线段的中垂线分别交x、y轴于点I、J,由此可得JI线段所在的直线方程为:

1.png

  由中垂线定理可以得到当点p在线段JI下面时,则pE

  连接BE两点和连接BG两点,分别做线段BE、BG的中垂线。BE的中垂线交x、y轴于N、M,BG的中垂线分别交x、y轴于K、L。由中垂线定理可知MN的直线方程为:

2.jpg

  当点p在直线MN下方时,点E更接近点p;同理,当点p在直线LK的下面时,点G距离点p近,所以在该条件下点G是邻近点。

  通过以上分析可以得到,当p点在直线MN和LK与x、y轴所围成的区域中,则邻近标签是一个等腰三角形,而不是期望所要出现的矩形。

002.jpg

  设a=?姿b(?姿≥1),EC、BE、BG三线段的中垂线如图2所示。

  根据上述直线MN、JI、LK的方程,通过计算可知当时,三直线会交于同一点(b/2,0)。

111.jpg

  (2)三条直线所围成的区域如图4所示。

003.jpg

JLNRD7~86O8(0A_BM9Z3FJR.jpg

  通过对上式的分析知,可将参考标签的摆放形式改为三角形。其优点有:节省标签减少干扰;降低误差,当参考标签是在矩形情况下有很大概率出现三角形的邻近标签,说明其中有个邻近标签定是距离待测标签较远,就会引来误差。

2 LANDMARC算法三角模型实验结果

  三角形模型与正方形模型处于同样的室内环境中,即一个8 m×8 m正方形室内环境的室内路径损耗指数,在该室内的四角分别布置一个阅读器,参考标签按三角形摆放,其模型如图5所示。

004.jpg

005.jpg

  由图6可知,三角模型中有6个点的精度优于正方形模型,有4个点的定位精度劣于正方形模型,但是中心标签的定位精度均为三角模型更优,边界标签由于正方形LANDMARC模型的参考标签更多,所以使得其在边界上的标签定位精度稍好一点。综合来说三角定位模型的平均精度相比正方形LANDMARC定位模型的平均精度略高一点,改变定位模型取得了一定的效果。

  当将虚拟标签技术应用于正方形LANDMARC模型中,其算法定位精度会得到大幅度提升。当将VIRE算法及BVIRE算法的虚拟标签应用于三角模型时,其定位精度相比正方形LANDMARC模型同样得到大幅度的提升,如图7所示。

006.jpg

  图7与图6相比,定位精度至少提升30%以上,图7的平均定位精度为0.301 7 m。

  图8的标签定位精度低于图7,平均定位精度为0.366 6 m,二者相差定位精度为0.06 m。对比可知,两种三角模型的定位精度稍高一点,且实际应用中三角模型的参考标签数目少,则自身干扰少且成本低,则可得该模型更适用于实际环境,两种模型各待测点误差比较如图9所示。

007.jpg

  图9清晰地展示了两种定位模型的各点定位精度,从图可知,由于三角形模型中加入了虚拟标签后,模型参考数据不少于正方形模型,且在选择邻近标签时三角模型引入误差标签的概率低,所以定位精度上三角模型略高于正方形模型的BVIRE算法。

3 结论

  通过以上分析可知,参考标签的摆放由矩形方式改为三角形方式后,得到了平均定位精度为0.3 m的定位效果。相比原始的定位精度提升很高,同时也高于正方形模型中定位精度最高的BVIRE算法,重要的是减少了参考标签数量,综合来说改进的算法模型取得了很好的效果。所以该种模型具有很强的研究价值,在以后的工作中将主要针对该模型进行研究,希望能得到进一步提升该定位模型定位精度的方法。

  参考文献

  [1] Zhu Xiuyan,Feng Yuan.RSSI-based algorithm for indoor localization[J].Communications and Network,2013,5:37-42.

  [2] 何毅,黄俊,邹传云.基于RFID的虚拟标签算法研究与改进[J].电子技术应用,2014,40(10):99-102.

  [3] 李军怀,张果谋,于蕾,等.面向室内环境的RFID定位方法分析与仿真[J].计算工程,2012,38(14):266-279.

  [4] LIU H,DARABI H.Survey of wireless indoor positioning techniques and systems[J].IEEE Transaction on Systems,Man,and Cybernetics III,2007,37(6):1067-1080.

  [5] 董丽华.RFID技术与应用[M].北京:电子工业出版社,2008.

  [6] MA J,CHEN Q,ZHANG D.An empirical study of radio signal strength in sensor networks[C].Technical Report,Dept.of Computer Science and Engineering,Hong Kong Universityof Science and Technology,2006.


此内容为AET网站原创,未经授权禁止转载。
Baidu
map